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Neuroinformationsverarbeitung (WS2012/13) Prof. Dr.-Ing.habil. H.-J. Böhme Folie 1
Neuroinformatik – Biologischer Hintergrund
Entwicklung von Maschinenintelligenz durch Nachbildung biologischer Informationsverarbeitungs-
und Lernprozesse auf neuronalem Niveau Lernfähigkeit und Adaptivität (Wie? Wann? Warum?) Sensorische & motorische Verarbeitung
Was will Neuroinformatik?
Experimentalfelder: Autonome Roboter & Intelligente Mensch-Maschine Schnittstellen Intelligente Service-Roboter
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Kurzer Abriss der Neuroinformatik
Zeit
Aktivitäten
1900 1920 1940 1960 1980 2000 2020
Entdeckung von Neuronen
Gestalt-gesetze
Turing, EDVHebb
Multi-ParadigmenSysteme
NeuartigeNetzwerk-Modelle &
LernverfahrenNeuronenmodelle
PerzeptronLernmatrix
NeuronaleEiszeit!
Breite industrielleAnwendung in Vision, Robotik, Klassifikation
& Prädiktion
Brain-likeComputing
NeuromorphicSystems
FrüheVorstellungen
Neue medizinischeUntersuchungsverfahren
(PET, fMRI)
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Anatomie des Gehirns
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Vorstellungen zur Funktionalität des Gehirns Anfang des 20. Jahrhunderts
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Heutige „Sichtweise“
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Experimenteller Nachweis von Einzelneuronen
Der spanische Neuro-anatom Santiago Ramon y Cajal konnte um 1905 mittels der Golgi-Färbung erstmals nachweisen, dass das Gehirn aus einzelnen, getrennten Zellen (Neuronen) besteht.
(Quelle: Spektrum d. Wissenschaft, SPEZIAL 1, Gehirn und Geist, S.9)
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Strukturelle Vielfalt der Neuronentypen
(Quelle: Spektrum d. Wissenschaft, SPEZIAL 1, Gehirn und Geist, S.11)
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Neue medizinische Verfahren für funktionelle Untersuchungen am Gehirn
PET: Positronen-Emissions-TomographyfMRI: functional Magnetic Resonance ImagingMEG: MagnetencephalographyOptical dyes: spannungssensitive Farbstoffe
Bildgebende Verfahren:
Klassische Verfahren:SUA: Single Unit ActivityMUA: Multi Unit ActivityLFP: Langsame Feldpot.EEG: Elektroenzephalo-
grammEP: Evozierte Potentiale
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Hirnaktivität bei intellektuellen Aufgaben
(Quelle: Spektrum d. Wissenschaft, SPEZIAL 1, Gehirn und Geist, S.14)
• Hirnaktivität bei mentalen Aufgaben, die mit Sprache zusammenhängen
• erfasst mit der Positronen-Emissions-Tomographie (PET)
• aktive Bereiche sind stärker durchblutet (gelb und rot)
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Strukturelle und funktionelle Details der Neuronen
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Neuronale Informationsverarbeitung im Gehirn
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Neuronale Netze in der Robotik - lokale Fahrzeugnavigation durch Experten-CloningALVINN: Autonomous Land Vehicle In Neural Networks
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Biologisch motiviertes Modell eines 360°Geräusch-Lokalisationssystems für Roboter
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Experimentelle Ergebnisse des 360° Geräusch-Lokalisationssystems
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Demo: Akustische Nutzerlokalisation
Turning the robot towards the localized sound source – to get a frontal view of the potential user
